在處理數據用於建模的時候,遇到了長尾數據,需要處理異常值,於是參考網上的資料,重新寫了函數。 是把一個DataFrame的某列超過預計范圍(IQR方法)的數據重新賦值為上、下限的方法,如果要刪除異常值,需要修改后面幾個。 使用的時候,直接把一個df輸入,指定一個列,就可以輸出一個 ...
Sklearn異常檢測模型一覽 Robust covariance: https: scikit learn.org stable modules generated sklearn.covariance.EllipticEnvelope.html sklearn.covariance.EllipticEnvelope Robust convarianceimport numpy as npfro ...
2021-10-17 11:08 0 154 推薦指數:
在處理數據用於建模的時候,遇到了長尾數據,需要處理異常值,於是參考網上的資料,重新寫了函數。 是把一個DataFrame的某列超過預計范圍(IQR方法)的數據重新賦值為上、下限的方法,如果要刪除異常值,需要修改后面幾個。 使用的時候,直接把一個df輸入,指定一個列,就可以輸出一個 ...
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異常值概念:是指那些遠離正常值的觀測,即“不合群”觀測。異常值的出現一般是人為的記錄錯誤或者是設備的故障等,異常值的出現會對模型的創建和預測產生 嚴重的后果。當然異常值也不一定是壞事,有些情況下,通過尋找異常值就能夠給業務帶來良好的發展,如銷毀“釣魚”網站,關閉“薅羊毛”用戶的權限 ...
異常值是指數據中個別值的數值明顯偏離其余的數值,有時也稱為離群點,檢測異常值 就是檢驗數據中是否有錄入錯誤以及是否含有不合理的數據。 異常值的存在對數據分析十分危險,如果計算分析過程的數據有異常值,那么會對結果 會產生不良影響,從而導致分析結果產生偏差乃至錯誤 ...
異常值是模型優化的關鍵點之一,離均值遠的是異常值,可是多遠才算足夠遠呢,其實不同的模型有着不同的考量,基於模型所受的影響不同,所以所能忍受的異常值也不同。 1、異常值的類型 從二維的角度來說,其實異常值有三種類型,一是影響垂直方向Y的異常值,叫垂直特異性,對應探測該類異常的指標為標准化殘差 ...
異常值處理 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 版權聲明:本文為CSDN博主「sljwy」的原創文章,遵循CC 4.0 BY-SA版權協議,轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。 原文鏈接:https://blog.csdn.net/sinat_23971513/article/details ...
vs 強影響點) 異常值的處理可以通過蓋帽法進行處理。 如果一個置信區間左右兩邊各有3個標准差 ...
首先運用的是pandas數據分析模塊和matplotlib數據繪圖模塊 下面簡單處理和操作 import pandas as pd #使用pandas讀取數據import matplotlib.pyplot as pl#導入圖像庫url="D:\python數據挖掘\圖書配套數據、代碼 ...